基于连接跟踪的P2P协议识别方法研究

随着计算机网络的迅速发展,新一代网络技术P2P得到了广泛应用,由于P2P技术所带来的诸多问题比如大量占用网络带宽,加重网络负担等等,因此对P2P应用流量的准确识别对于网络管理员、研究人员以及服务提供商、用户都具有十分重要的意义.本文首先对Linux防火墙的连接跟踪机制进行简要的分析,在此基础上提出了一种基于连接跟踪机制的高效的P2P协议识别算法,并给出该算法的实现,最后通过实验对算法进行了验证.     

基于DPI技术的P2P流量监控系统设计

随着互联网和宽带技术的发展,P2P的应用日益广泛.但随着P2P应用的发展,网络中也暴露出如违反版权法律法规、传播病毒木马等恶意程序、吞噬带宽、造成网络环境恶化等诸多问题.如何有效地控制P2P流量,关键在于如何有效地识别出实时网络中的P2P流量,这也是网络运营商和一些公司高度重视的难点问题.传统的以固定端口方式识别已经很难准确检测P2P流量,而DPI技术是一种相对简单、高效的数据流检测技术,将此技术运用于P2P流量监测控制_中,将大大提高协议的识别效率和准确度.以典型的P2P应用软件KuGoo2008为例进行分析,采用DPI原理,剖析KuGoo音乐工具网络流量的特征,分析提取出该流量的指纹信息,并提出一种优化的P2P流量识别方案,设计一个基于DPI技术的P2P流量监控系统.该监控系统旨在检测并控制网络P2P流量,释放网络带宽,优化网络环境.     

基于NetFlow的应用协议半监督识别算法

传统协议识别算法无法适应当前多变复杂的网络环境,尤其在当今复杂网络环境中P2P应用中广泛的动态端口应用.因此针对传统端口识别方法的局限性,提出了一种基于NetFlow的应用协议半监督识别算法.采用NetFlow报文数据为基础,通过对NetFlow属性维进行子空间聚类,生成每种协议类型的关键维组,采用半监督算法,根据每种协议的关键维特征识别NetFlow数据.实验结果表明,文中提出的基于NetFlow的应用协议半监督识别算法在测量准确度上优于传统识别算法,有效地解决了当前复杂网络中的协议识别问题.     

基于流量分析的 P2P 协议识别方法的研究

鉴于目前国内互联网现状，基于各种P2P协议的网络流量飞速增长并占据了大部分的网络带宽。各级运营商以及企业网络管理部门要想对基于各种P2P协议的网络流量进行有效管理、提升用户体验，就一定要攻克其瓶颈技术——P2P协议的识别。本文主要对一种新的协议识别思路——通过网络流量信息识别P2P协议的方法进行了研究。     

自适应聚类的未知应用层协议识别方法

应用层协议识别是指从承载应用层协议数据的网络流量中提取出可以标识应用层协议的关键特征,并以这些关键特征为基础,将同种类型的应用层协议数据划分在一起。针对现有网络流量识别方法对未知应用层协议识别率低的问题,提出了一种自适应聚类的未知应用层协议识别方法。该方法以传统的AGNES层次聚类算法为基础,依据网络流应用层协议数据的负载特征,基于相似度对应用层协议进行聚类。方法将聚类算法中相似度计算划分为聚类前应用层协议数据间的相似度计算和聚类中簇间的相似度计算两部分,避免了重复性地计算应用层协议数据间的相似度,提升了算法的聚类效率。实验结果表明所提出的方法能够高效准确地对未知协议的网络流量进行识别。     

基于多协议多阶段的P2P内容分析技术研究

当前网络环境中,P2P下载软件流量占用了宽带接入的大量带宽,这造成了网络带宽的巨大消耗,因此,对P2P流量的检测和控制是十分必要的.提出了一种基于多协议多阶段的深度数据包检测的P2P流量识别的方法,该方法较已有方法具有识别准确度高、执行效率高、扩展性强的特点.基于这种方法,实现了一个多协议可扩展的P2P流量识别系统,系统以分层化可扩展插件的形式设计,可以对各种不同协议的P2P流量业务,进行高效、准确的识别.实验表明,系统能够以99.90％以上的准确度完成对P2P流量业务的识别.     

基于半监督子空间聚类的协议识别方法

针对现有的基于统计特征的协议识别方法选择识别特征时未考虑不同协议个体之间的差异的问题,结合半监督学习和模糊子空间聚类（FSC）方法,提出了一种半监督子空间聚类协议识别方法（SSPIA）。首先,将有标签的样本流转化为成对约束信息,从而获取先验约束条件;其次,在此基础上提出半监督模糊子空间聚类（SFSC）算法,该算法利用约束条件指导子空间聚类过程;然后,建立类簇和协议类型的映射,以获取协议各个特征的权重系数,进而构建个体化的密码协议特征库用于后续协议识别;最后,针对5个典型的密码协议进行聚类效果和识别效果实验。实验结果表明,针对基于统计特征的协议识别问题,与传统K-means方法和FSC方法相比,所提SSPIA的聚类效果更好,且SSPIA构建的协议识别分类器更为精确,协议识别率更高,误识别率更低。所提SSPIA提高了基于统计特征的识别效果。     

一种基于模糊评判规则的P2P流识别算法

针对难以将那些协议未公开、特征不明显的P2P应用识别出来的问题,本文首次将模糊数学理论应用在P2P流的识别中,提出了一种基于模糊评判规则的P2P流识别算法FJRRA.该算法首先对网络数据包进行统一描述,接着定义了长度、出现时机、特征描述以及位置这四个特征的隶属函数,随后建立相应的模糊类,最后用模糊评判规则评定它是归属于某类P2P应用.实验结果说明,运用FJRRA算法可以识别出Skype流,而且准确率较高.     

基于频繁项挖掘的未知P2P流量识别方法

提出一种基于多维聚类的频繁项挖掘算法,利用聚类思想自动挖掘网络中的显著流量及其规则,并在此基础上,对显著流量进行P2P疑似性判别,同时结合应用层特征识别技术,对高度疑似的P2P显著流量类进行过滤,实现未知P2P流量检测。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于免疫粒子群的P2P协议识别方法

为了解决基于统计特征的P2P协议识别中,因特征选择不当而引起的识别准确率低的问题,采用免疫粒子群算法(Immune-PSO)选取最优特征子集,选择出最能区分P2P协议的特征子集。实验结果表明,该算法较标准粒子群算法具有更高的全局搜索能力,能更准确地找出最优特征子集,该方法能有效地提高协议的识别率,对常见的P2P协议如BitTorrent、eMule等有高达90%的识别率。     

基于流特征的P2P流量识别方法研究

P2P业务流量在对互联网应用起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展.为了保证网络能正常有序的运行,有必要对P2P流量进行控制.但是,随着动态端口和数据加密技术的出现,传统的流量识别方法面临着巨大的挑战.简要介绍了三种主要的流量识别技术,并且比较了它们的优缺点.着重对基于流特征的流量识别方法效率低下的原因做了详细的分析,分别指出了引起误报和漏报的原因,并且给出了相应的解决方案.实验证明:文中方法能够有效提高P2P流量识别效率.     

P2P技术综述

P2P（Peer-to-Peer）系统由一组地位相等的节点构成，节点间可以直接通信，无需第3方参与。在介绍了P2P技术的基本概念、P2P网络分类、一些典型的P2P协议和软件，并分析了P2P技术的研究现状和有待解决的问题之后，得出结论：P2P技术的分散特性，与因特网的协议和结构完全相适应，具有极强的适应性和网络服务能力。     

P4P:P2P产业可持续发展的必经之路

近年来互联网上P2P应用业务得到了飞速的发展,同时占用了大量的带宽资源造成了带宽吞噬。至此,点对点网络数据传输新体系P4P技术应运而生,能有效减少网络骨干线路的负载和提高ISP的网络效率。本文从P2P的发展困境引入,分析P4P技术原理并比较P2P与P4P的性能。     

一个P2P网络仿真模型

现有的P2P网络仿真器都有其各自的弊端,不能够对现实中的P2p的一些实际应用进行仿真.把P2P网络中的各个元素按实际情况模型化,设计一个能够用于对现有P2P应用进行仿真测试的P2P仿真器是十分必要的.本文设计了一个尽可能真实反映P2P实际运行环境的仿真模型,该仿真模型用于仿真现有的很多P2P应用.该模型根据现实P2P资源共享系统中用户的行为的基本特点设计了Peer的各种属性,包容了现有常见的P2P资源共享应用中peers选择和pieces选择策略,并为进一步设计P2P底层覆盖网络拓扑结构提供了接口.该仿真器初步运行结果表明,它能够反映现实P2P应用中的真实情况.     

P2P traffic optimization

Peer-to-peer (P2P) based content distribution systems have emerged as the main form for content distribution on the Internet,which can greatly reduce the distribution cost of content providers and improve the overall system scalability.However,the mismatch between the overlay and underlay networks causes large volume of redundant traffic,which intensifies the tension between P2P content providers and ISPs.Therefore,how to efficiently use network resources to reduce the traffic burden on the ISPs is crucial for the sustainable development of P2P systems.This paper surveys the state-of-art P2P traffic optimization technologies from three perspectives:P2P cache,locality-awareness and data scheduling.Technological details,comparison between these technologies and their applicabilities are presented,followed by a discussion of the issues that remain to be addressed and the direction of future content distribution research.     

基于P2P网络的视频点播系统设计

视频点播(VOD)是以用户需求为主导的视频系统,如何提高视频点播(VCD)系统的可扩展性和在动态环境中的可靠性,成为视频点播系统大规模应用的关键.文中提出了一种新的基于P2P(Peer to peer)的VCD(video-on-demand)系统,并阐述了系统设计所采用的相关技术与方法.系统中考虑了节点均衡负载对系统整体性能的影响,采用服务器集中调度与节点分布协调管理相结合的资源定位方式,灵活的候选父节点策略使节点失效后能进行快速的失效恢复,提高了VOD系统的可扩展性和动态环境中的可靠性.     

P2P网络防污染机制的研究

近年来,P2P对等网络得到了迅速的发展,但是由于P2P网络的开放性、匿名性等特点,使得对等网络的共享文件服务存在着很大的安全问题。防污染模型作为一种解决方案,得到了广泛的研究和发展。文章在前人研究的基础之上,分析了目前具有代表性的几类防治污染机制,归纳了普通存在的一些问题,并对未来的研究做出了展望。     

结构化对等网络中P2P 僵尸网络传播模型

依赖结构化对等网传播的P2P僵尸是未来互联网面临的重要威胁.详细分析了两种典型的结构化P2P协议Chord和Kademlia的工作原理,在此基础上,使用数学建模的方法建立了结构化P2P僵尸网络的传播模型.该模型将Kademlia,Chord协议与双因子免疫机制、主机在线率等因素相结合,较为全面地研究了两种典型的结构化P2P网络中僵尸的传播机理,并使用软件仿真的方法模拟了节点超过百万时,结构化P2P网络中僵尸的传播行为,通过软件仿真得出的数据与理论数据进行对比,验证了模型的正确性.从实验结果可以看出:对于Kademlia和Chord两种结构化P2P网络,僵尸传播无论是双因子免疫模型还是结合双因子与主机在线率的模型,理论模型与仿真结果都非常吻合,体现了模型的准确性,为僵尸的检测与防御提供了理论依据.     

基于P2P的一种远程教育系统模型

随着网络技术的不断发展,远程教育将终生学习变为现实.然而,在这个过程中还有许多需要解决的问题,其中最突出的是资源建设方面的问题.本文提出了一种基于P2P的网络通信模型,对此模型的关键技术进行了研究,并将该模型作为一个远程教育服务系统的通信支撑环境.实验表明,该模型具有很强的实用性.